Когда использовать
Когда формат/стиль ответа проще показать, чем описать словами: разметка, классификация по своим категориям, единый тон, специфичный шаблон. Результат: модель копирует логику примеров и выдаёт ответ ровно в нужной форме.
Промт (бери и вставляй)
Выполняй задачу СТРОГО по образцам ниже — повтори их логику и формат.
Пример 1:
Вход: «<ВСТАВЬ ПРИМЕР ВХОДА 1>»
Выход: «<ВСТАВЬ ИДЕАЛЬНЫЙ ВЫХОД 1>»
Пример 2:
Вход: «<ВСТАВЬ ПРИМЕР ВХОДА 2>»
Выход: «<ВСТАВЬ ИДЕАЛЬНЫЙ ВЫХОД 2>»
Теперь обработай так же:
Вход: «<ВСТАВЬ РЕАЛЬНЫЙ ВХОД>»
Выход:
Приём: 2–3 примера (few-shot) задают формат надёжнее, чем длинное словесное описание.
Пример заполнения
Задача — превращать отзывы в строку CRM. Пример 1: Вход «Доставили на день позже, но товар ок» → Выход «тональность: смешанная | проблема: логистика | действие: извиниться за срок». Пример 2: Вход «Всё супер, спасибо!» → Выход «тональность: позитив | проблема: нет | действие: поблагодарить». Реальный вход: «Менеджер хамил, заказ отменяю».
Ожидаемый ответ ИИ: «тональность: негатив | проблема: сервис/общение | действие: эскалация руководителю» — точно в формате образцов.
Вариации
- Negative example. Добавьте «Плохой выход (так НЕ делать): …» — чтобы отсечь типичную ошибку.
- One-shot. Иногда хватает одного очень точного примера — экономит токены.
- Few-shot + персона. Сначала роль, потом примеры — формат держится ещё жёстче.
Про-советы
- Примеры должны покрывать РАЗНЫЕ случаи (позитив/негатив/край), иначе модель решит, что бывает только один тип.
- Следите за балансом: если все примеры с меткой «позитив», модель будет лепить «позитив» и на негатив.
- На сильных моделях (Claude, GPT-4-класс) часто хватает 1–2 примеров; слабым нужно 3–5. Лишние примеры жгут контекст без пользы.